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基于MES环境的作业成本法应用研究

近年来,智能制造已经成为全球制造业大国之问竞争的热点,美国、日本、德国等西方发达国家和新兴制造业大国都不约而同的把发展智能制造定位为未来产业战略的核心和提升国家竞争力的关键。在迈向智能制造的过程中,MES系统作为一套面向制造企业车问执行层的生产信息化管理系统,在未来将会被制造业企业广泛的采用。作业成本法作为一种科学的成本管理方法相对于传统的成本核算,能够更加准确的反应产品的真实成本,利于企业成本的实际控制。如何把二者有效地结合起来,充分整合各自的优势,是一个非常有价值的课题。

  • 2021-06-29
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QC公司宁波LCM厂生产流程优化项目研究

中国已经成为世界制造工厂,市场竞争也日益激烈,尤其是订单式生产加工型企业的生存压力巨大。随着竞争对手的增多和生产资料价格和劳动力成本的升高,订单式生产加工型企业身处残酷的生存环境,承受着巨大的生存压力。QC公司是一家液晶显示面板制造商,随着液晶面板价格的持续走低,劳动力和原材料成本的上升,以及更多企业加入液晶面板行业,液晶面板行业竞争越来越大,利润空间越来越小,QC公司面临着越来越大的竞争压力。物竞天择,适者生存,为了摆脱生存危机并获得发展空间,QC公司亟待优化生产流程,实施智能化升级改造,降低人力成本。

  • 2021-06-29
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全自动生产线质量监测故障诊断系统研究

随着工业机器人技术、数控机床技术和电子计算机技术的日新月异,以及成组技术的应用,使自动化生产线向着柔性化程度更高的方向发展,其目标就是能够实现多品种、中小批量生产的自动化。同时这些现场设备作为现代化制造系统中最为基础的装备,其健康运行是现代制造企业能够正常运转的根本保证,设备结构的日趋复杂化、制造模式日趋集成化使得对设备所加工产品的质量监测工作及生产过程的故障诊断工作越来越重要。

  • 2021-06-29
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TBLL公司MES项目范围管理研究

MES系统是针对生产制造型企业的车间生产一线的一套生产信数字化管理系统,能够把从订单下达到车间生产操作的所有的生产流程相关的数据进行信息化的管理。随着工业4.0、数字化工厂、智能制造等概念的越来越广泛的应用到所有领域,智能制造的概念已经越来越为人所熟知,TBLL公司也需要在激烈的市场竞争当中不断提高自身的经营管理水平,而MES系统正是实现数字化工厂的关键因素。

  • 2021-06-29
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基于状态感知的智能车间多Agent调度策略研究

在智能制造这场新的工业革命浪潮中,全球制造业都面临着前所未有的变革、冲 击与机遇,各国分别制订了针对自身国情的发展战略。我国也于 2015 年提出“中国制造 2025”作为制造强国战略,制造业向着智能化发展是必然趋势。智能工厂作为智能制造的主要载体,具备一定的协调、重组、扩充特性及自主决策能力,且内部互联。

  • 2021-06-29
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工业设计在智能制造车间中的分析与应用--以AGV为例

在工业 4.0 和中国制造 2025 的倡导下,随着各项高新技术的加入,智能制造备受企业追捧,其最显著的特点是精准高效,省时省力,从而使得产品产出的质量和产量同步提升。而自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为智能制造车间的重要组成部分之一,可实现从两点或多点之间自动运输货物。现阶段我国 AGV 的设计仍处于发展中阶段,一般主要以机电、机械、控制设计为主,形式单一,很少涉及到工业设计。因此本论文将以 AGV 为例阐述工业设计理论原则及方法在智能制造车间中的分析与应用,并提出了三种创新设计方案。

  • 2021-06-29
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基于多Agent的智能制造执行系统研究

麓着德惑技零麴飞速发溪羁缀渗垒球纯越势瓣誉鞭热刹,潮造、韭瓣不缮誉趣对霹蠡频繁、玉法预知的市场变化,产晶生命周嬲的El盏缩短和鼹瓤遮艘的加快,以及蹶客添交鞠嚣趋个瞧化、多样纯,使褥铆造众韭髓生产模式帮翻造缀织方式逐濒lji=j蘑囱产魏转变为藤向客户、西向需求和丽向服务。为了赢得竞争,企业必颈能够渤态地调照其生产毒《避模式粒策疆鼓支持全踩煮争、产菇毯凝霸对赘场变化躺袋速蔽畿。校糖对舀舔生产工程掌会(CIRP)=i岔卡年来发表静论著统计,已经掇疆鹣先避耩遥模式这3§多荦孛}2l,冀中敏捷铡遗和餐戆翻造攘式其纛我表瞧。本文掇遗鹣“赣黢豢l逡羧行系缓”具毒敏捷割涟巍餐麓鞠遥豹特锰,京箕组织髂裁与遮嚣瓤篱l主疆“餐戆毒乏”个髂姿滚韵惫耋缝及运行中麴快阍与会l乍为特锺,利用个体静腌部绫势,邋过嬲终实现测逡资滁、露《造傣慰、豢l造鬻能瓣爨域与共枣,遮劐魏逡系统豹结稳谯化释运季亍谯绽,瓿聪提高铡逖系缓瓣柔健、敏捷性和市场应交能力。

  • 2021-06-29
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基于改进蚁群算法的智能制造车间物流配送路径研究

随着我国经济的快速发展,工业生产的智能化程度越来越高。车间路径规划作为企业生产环节的重要部分,越来越受到企业的重视。对于目前企业生产效率而言,采用智能优化调度算法解决大规模、多目标的生产调度问题是一个关键的技术手段。合理的调度方案不仅可以充分利用有限的资源,还可以降低工人工作强度,从而提高企业生产柔性及生产效率。车间路径规划问题是多个目标组合优化的典型问题。通常情况下,这些目标之间存在一定的冲突。车间路径规划过程中需要考虑零件工艺问题,优化算法无法完成车间路径规划需求。因此,本文根据智能制造车间物流配送实际情况,改进了蚁群算法,并将其运用于求解车间调度问题,对车辆路径规划问题的研究工作具有重要实际意义和理论意义。

  • 2021-06-29
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